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個人の購買履歴からレコメンデーションしてくれるの Amazon Personalize です。
セッション
講師：アマゾン ウェブ サービス ジャパン、シニアエバンジェリスト 亀田氏
- Deep Learning ベースのリアルタイムパーソナライゼーションのレコメンデーションサービス
- EC サイトやアプリ画面でのリアルタイムレコメンデーション
- プッシュ通知やメールでのバッチ的なレコメンデーション
- 用語
- データセットグループ：データセットをまとめるグループ
- データセット：Interactions, Users, Items
- レシピ：
- USER_PERONALIZATION：特定ユーザー向けのアイテムリスト
- PERSONALIZED_RANKING：アイテムリストを特定ユーザ向けに並び替え
- RELATED_ITEMS：特定アイテムの類似アイテムリスト
- ソリューション：レコメンデーションで利用するモデル
- キャンペーン：レコメンデーション API 呼び出しで利用するホスティング環境
- イベントトラッカー：リアルタイムインタラクションイベントを API 経由で収集する仕組み
- データソース
- 基本は CSV, JSON/Parquet 未対応
- S3 において処理する
- データの種類
- Interactions : ユーザーとアイテム間の過去のインタラクションデータ、購買履歴など
- Users : ユーザーに関するメタデータ、年齢性別など
- Items : アイテムに関するメタデータ、価格ジャンルなど
- 以下の3つが必須情報
- USER_ID, ITEM_ID, TIMESTAMP
所感
実際に触ってみないと感覚がわからないですね。
USER_ID, ITEM_ID, TIMESTAMP をもった CSV が準備して「このITEM_IDを買った人は、こういうITEM_IDもよく買ってます」というのができたり、USER_ID に属性情報を紐付けて人ベースで予測したりできると思われるので、テストデータ準備して試すのが早いかもです。
